平台及开源软件等的安全防护， 全面提升安全管理能力，构建企业级省大数据平台的数据、应用、系统、终端、 网络全方位安全防护体系系统。 新增 Hadoop 大数据平台的安全管控手段，加强租户、权限、账号、日志 等方面的安全防护，结合已有的安全管控体系，构建数据、应用、系统、终端、 网络全方位安全防护体系。 1.2.3 企业级大数据平台建设原则 1、统一性原则 以“逻辑集中、物理分散”为中长期目标，实现数据的统一采集、统一存储、 务为目标”的客户 360 度画像。 客户经营中心逻辑架构分为数据源、客户洞察、服务方式、服务对象、目 标市场等几个层级，具体如下图所示： 客户经营中心通过更多渠道立体收集客户需求(如客户上网日志，客户交 往话单，客户参与营销活动记录等),改变以往以品牌，ARPU 等电信属性去区隔 客户群之间的差异，结合流量的客户访问内容信息换成更加细分以衣食住行角 度观察微客户群对象需求差异。通过系统自动全量计算和手工匹配计算，实现 理与分析实时性能。对内支撑 数据产品智能推荐；对外支撑数据变现模式落地。 实时查询：实现 BI 系统中涉及 CRM 与 BOSS 的一些关键指标实时展示。 例如：业务发展、用户发展类指标、上网日志流量分析。 实时营销：现有营销实时化，实时触发营销活动，满足大数据实时运营需 求。例如：基于流处理的实时标签、营销、评估。 实时预警：实现一些指标的实时动态预警。例如：运维相关指标、仓库压 力指标、数据生成报错的及时预警。

支持采集流程的审计与报警功能，可以查询采集日志、对采集业务进行审 计、采集流量统计 .3 实时数据同步系统介绍 实时数据同步系统（简称 RDS）是一套数据库数据抽取系统。区别 与传统的抽取工具，RDS 无需依赖触发器，而是基于数据库日志分析技 术捕捉源数据库的数据变化，因此无需在源数据库中建立任何触发器，无需 对源数据进行任何改动。 RDS 基于对数据库日志的在线采集与分析，将源数据库中的数据变化 工作原理示意图如下所示： 源数据库 目标数据库 数据库 日志 采用SMB等 共享文件方式 TCP网络传输 OUTDATA文件 事务合成 日志分析 日志传输 数据装载 采集代理程序 当应用系统在向源数据库进行任何操作时，这些操作信息都将在源数 据库的数据库日志中保存，RDS 能够及时获取这些日志内容并对其进行 分析，得到数据库操作指令和数据，并将数据同步到目标数据库中。 数据库中。 整个数据同步流程可以简单分为四个步骤：日志采集、日志解析、数据 传输、数据装载： 1) 日志采集 对日志的抓取是通过的日志采集模块定时分析重做日志，来获取源端 的日志变化数据的。通过定时扫描并根据日志序列号等信息定位新产生 的日志内容，并将这些日志传输至 RDS 服务器。 日志传输支持断点续传。发生故障时，停止传输，故障修复后，从上 次传完的点接下去传。这些故障包括：源主机故障、数据库故障、复制

........................................................................................24 4.8.3 操作日志................................................................................................... ........................................................................................... 68 6.3 日志管理................................................................................................. 以查看和管理下属所有单位的数据内容，分局可以查看和管理下属所有派出所 的数据内容，派出所可以查看和管理下属所有社区的数据内容，每个社区只能 查看和管理自己社区内的数据内容。 4.8.3 操作日志 系统对每个数字证书登录的账号操作都进行记录，并提供行政结构一致的 查看和搜索权限，可以根据登录人员姓名搜索操作记录，市局的管理员权限下 42 可以查看所有人的操作记录。 4.9 系统对接模块

了将可编程逻辑控制器（PLC）纳入网络关键设备范畴的相关规定，涵盖了设备 标识安全、冗余、备份恢复与异常检测、漏洞和恶意程序防范、预装软件启动及 更新安全、用户身份标识与鉴别、访问控制安全、日志审计安全、通信安全和数 据安全等方面的安全功能要求，以及相应的安全保障要求。11 月，工业和信息 化部发布《关于组织开展 2023 年工业互联网试点示范项目申报工作的通知》（工 信厅信管函〔2023〕319 行业特性及政策合规要求，构建了一套集管理信息大区与生产控制大区安全数据 统一汇聚、融合分析、监测预警及响应处置于一体的综合监测预警体系。 图 1-1 网络部署示意图 态势感知系统整合管理信息大区和生产控制大区业务系统各类安全日志与 全流量数据开展全网域安全监测预警，实时掌握各区域关键信息基础设施、重要 工业系统、重要业务系统的网络安全态势；实现 7*24 小时全天候的安全监测预 警能力，精准识别网络威胁，利用态势感知系统集成的安全分析工具，可发现更 测，大大减轻用户分析负担。事件监测具备丰富的 IT 和 OT 威胁监测能力，完整 覆盖整个 APT 攻击链，能有效发现 APT 攻击及各种常见攻击。  管理信息大区事件监测 通过对管理大区的全流量、日志数据监测，分析提取网络交互关键信息，包 括时间、源/目的地址、传输层协议、应用层协议、连接或断开状态、上下行报 文数和流量、告警数、数据来源等。能够针对 http、dns、FTP、邮件、Telnet、

R sync 日志同步至某个数据中心节点 上传 hdfs Cron tab 定时调起脚本 小时级 、天级计算 可视化 日志 计算 调度 S he l l 发起 hive 任务，结果入库 Mysql View 读取 Mysql 进行报表展示 大数据生态演进 Mongo Mysql 采集 sqoop kafka 客户端上报 SDK 服务端日志采集 业务爆炸下的数据痛点 人力 业务繁多，重复造轮子 ，人力资源消耗大 系统 需要不断定制开发，服务紊乱，维护成本大 资源 存储 、计算资源出现瓶颈，影响业务开展 数据痛点 目录 任务调参优 化成本高 业务专注在逻辑实 现，对任务的报错 、 调优存在门槛 ，需 要能快速定位错误 和生成优化参数 存储成本高 且影响计算 性能 业务打点日志较多， 数据量逐渐增多， 不仅影响了计算性 能，也增加存储成 本 美图大数据计算存储框架

.......................................................................................68 4.4.17. 日志库(LOG)............................................................................................. 设备类型 物联网设备：□门禁□水电光温控□人脸/指纹识别□安防/消防监控 IT 设备：□上网行为□无线漫游□身份认证□网络安全 □其他类: 生产厂家及型号 设备用途 数据资源名称(编码) 日志内容、结构简要描 述 编码规则、元数据简要 描述 访问地址(地址/端口号 等) 部署物理位置简要描述 19 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 正常保存周期 £永久£其他: Data Store）实现对数据聚合管理系统中的基础支撑数据以 及各项过程进行记录与管理支撑，具体包括内容性与操作性方面的存储设计。从配置 内容来说，主要包括政务共享信息、知识图谱、标签规则、运维日志等。 50 城市安全风险综合监测预警平台数据融合实施治理方案 4. 数据层级内容分析 4.1. 数据准备层(STG)-业务库 数据准备层从数据内容上包括风险隐患数据、监测数据、报警数据等数据资源。

保护制度，加强对 Z 务数据、企业商业秘密和个人数据的保护。建 设数据安全管理系统，包含数据审计、数据安全体系建设、数据脱 敏（动态、静态）等功能。对数据泄露、误操作、非法访问等异常 行为监测预警、日志多维分析、红黑名单管控。通过数据流转溯源 监控，优化数据分类分级，跟踪数据来源，对数据来源进行溯源跟 踪。 6、数据应用更“深”：本次疫情防控是大数据应用的一次实战演 练，需要巩固和固化当前工作成果，持续丰富应用场景，积极引入 等功能，云管理平台需要建立运维管理人员双因子身份认证机制、 管理权限分离机制以及对管理策略、运维数据等关键信息的安全保 护机制，保障云管理和运行维护过程的安全。在安全审计方面，需 要应用密码技术建立行为记录机制、操作日志记录机制，确保发生 安全问题后，事件能回放，操作能追溯追责，保障数据机密性、完 整性和抗抵赖性。 60 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 61 / 309 大数据能力平台建设项目方案建议书 部门库：部门库是通过对中心汇聚库的数据进行清洗比对后， 对于正确的结果数据将统一清洗比对进入部门库。此库的数据是有 质量保障的，将作为部门对外共享的数据来源。 管理库：对于清洗比对后的错误信息、比对不一致信息以及数 据处理的日志信息等，将由管理库进行统一管理。管理库是大数据 中心区数据管理的基础。 基础库：基础库用于省市的基础信息，包括人口基础库、法人 基础库、信用库、行政权力事项库等。基础库将通过对中心汇聚库 的

者毁坏。 目前系统支持的安全措施有：  数据库分卷备份、恢复、数据表优化，支持备份文件打包下载。  IP 禁止，支持 IP 段禁止访问、允许登录后台 IP 限制、登录错误次数限制。  操作日志记录，详细记录后台登陆人员的具体操作流程、操作时间、登录 IP。  木马扫描，完备的文件代码扫描方式可以快速找出隐藏在服务器上的木马文件。  文件校验，创建当前系统文件镜像，在以后需要时快速定位被修改、删除的文件。 加密使用安全的算法及密钥。 5. 重要数据采取完整性保护措施，防止数据被恶意篡改、删除、插入和重用。 6. 日志记录的内容进行审核，防止将敏感信息写入日志。日志记录中不以任何形式 保存密码、密钥等高敏感性数据，其他敏感型数据仅在脱敏或加密的前提下保存。严格 控制日志的访问权限，仅允许有工作需要且经过授权的人员查看日志。 7. 对敏感数据的访问权限进行严格限制，防止未授权访问。 8. 明确需要定期备份的重要业务数据、系统数据等。 贴吧管理 动态管理 社交活动管理 运营管理 意见反馈 APP 推送 30 报表管理 积分管理 积分日志 积分商城 积分订单 会员中心 会员列表 会员管理 会员订单查询 活动管理 红包活动 系统信息

工作内容 工作要求 周期 运维指标 运维工具 交付物 1 DCIM 数 据 对 时 ★所有设备时差≤1s 1N 数 据 完 整 率 ≥ 99.9% NTP 服务器 《 时 钟 同 步日志》 2 门禁权限审计 ★僵尸卡清理率=100% 1M 非法闯入事件=0 门 禁 管 理 软件 《 权 限 审 计表》 3 摄像头清晰度 检测 ★镜头洁净度≥95% 1M 视频丢失率<0 按敏感等级划分：公开数据、内部数据、机密数据（如医疗影像、金融 交易记录），采用自动标签引擎（如基于 NLP 的内容识别）实现数据分 类，标签随数据流转动态更新。 2) 按业务场景划分：训练数据、推理数据、日志数据，结合数据血缘追踪 （如 ApacheAtlas）记录数据产生、加工、消费全链路，支撑溯源审计。 （2）. 数据质量管控 1) 实时校验：通过 ETL 工具（如 Flink）在数据接入时执行格式校验、完 P3 级（局部功能异常）：工作时间内响应，24 小时内修复，如某类请求 处理错误。 （2）. 根因定位工具 1) 日志聚合：通过 ELKStack 集中收集应用日志，支持按关键词、时间范围 检索，日志保留期≥90 天。 2) 智能诊断：结合机器学习算法（如决策树）分析日志、监控数据，自动 识别故障根因（如 GPU 显存溢出导致推理失败），诊断准确率≥85%。 2.4.3 智能运维协同

段需收集大量的业务数据和用户反馈，确保后续模型训练的准确性 和适用性。 接下来是数据准备与预处理。根据需求分析的结果，收集、整 理并清洗相关数据，包括历史订单数据、顾客偏好数据、菜品数 据、服务员工作日志等。这些数据需要被标准化和分类，以便于模 型的训练。同时，确保数据的隐私和安全性，遵守相关法律法规。 然后进入模型训练与优化阶段。利用 DeepSeek 大模型的技术 能力，构建适合餐饮行业的 热数据：频繁访问的数据，如近期订单、 活跃用户信息，存储在高速存储设备（如 SSD ）中。 - 温数据：偶 尔访问的数据，如历史订单、用户历史行为数据，存储在性能适中 的设备中。 - 冷数据：极少访问的数据，如旧日志、归档数据，存 储在低成本设备中。 为确保数据的可靠性和安全性，需实施以下管理措施： - 数据 备份：定期对重要数据进行备份，并存储在不同的地理位置，以应 对灾难恢复。 If you 吞吐量、并发处理能力以及异常情况下的稳定性。 为确保接口的高效运行，可引入 API 网关进行请求的负载均 衡、缓存和安全控制。API 网关应配置合理的限流策略，防止因突 发流量导致的系统崩溃。同时，启用日志记录和监控功能，实时跟 踪接口的运行状态，及时发现并解决问题。 在集成过程中，还需考虑数据一致性和事务管理。对于涉及多 个系统的操作，采用分布式事务框架（如 Seata）或消息队列（如 Ka